Notice bibliographique
Résumé
Recently, several authors presented linear recursive algorithms for sorting suffixes of a string. All these algorithms employ a similar three-step approach, based on an initial division of the suffixes of x into two sets: Step 1 sorts the first set using recursive reduction of the problem, Step 2 determines the order of the suffixes in the second set based on the order of the suffixes in the first set, and Step 3 merges the two sets together. To optimize such an algorithm either for space or time, it may not be sufficient to optimize one of the three steps, since in doing so, one might increase the resources required for the others to an unacceptable extent. Franek, Lu, and Smyth introduced two-pattern strings as a generalization of Sturmian strings. Like Sturmian strings, two-pattern strings are generated by iterated morphisms, but they exhibit a much richer structure. In this paper we show that the suffixes of two-pattern strings can be sorted in linear time using a variant of the three-step approach outlined above, but without the need for recursion. It turns out that, given the order of the suffixes in a two-pattern string, one can almost directly list in linear time all the suffixes of its expansion under a two-pattern morphism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».